UdZ 2/2011. Unternehmen der Zukunft. Informationsmanagement. Forschung nutzen. Mehrwert schaffen.

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1 2/2011 Unternehmen der Zukunft Zeitschrift für Betriebsorganisation und Unternehmensentwicklung ISSN Schwerpunkt Forschung nutzen. Mehrwert schaffen.

2 Impressum UdZ Unternehmen der Zukunft FIR-Zeitschrift für Betriebsorganisation und Unternehmensentwicklung, 12. Jg., Heft 2/2011, ISSN UdZ Unternehmen der Zukunft informiert mit Unterstützung des Landes Nordrhein-Westfalen drei Mal im Jahr über die wissenschaftlichen Aktivitäten des FIR. Herausgeber FIR e. V. an der RWTH Aachen, Pontdriesch 14/16, Aachen Tel.: Fax: E Mail: info@fir.rwth-aachen.de Web: Bankverbindung: Sparkasse Aachen BLZ , Konto-Nr Direktor Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh Geschäftsführer Prof. Dr.-Ing. Volker Stich Leiter Geschäftsbereich Forschung Dr.-Ing. Gerhard Gudergan Leiter Geschäftsbereich Industrie Dr.-Ing. Carsten Schmidt Bereichsleiter : Dipl.-Ing. Dipl. Wirt. Ing. Peter Laing (inhaltlich verantwortlich für dieses Heft) Dienstleistungsmanagement: Dr.-Ing. Gerhard Gudergan Produktionsmanagement: Dr.-Ing. Tobias Brosze Redaktionelle Bearbeitung Julia Quack van Wersch, M. A. Lektorat Simone Suchan M.A Korrektorat Simone Suchan M.A Julia Quack van Wersch, M. A. Dipl.-Übers. Astrid Peters Satz und Bildbearbeitung Julia Quack van Wersch, M. A. Druck Kuper-Druck GmbH, Eschweiler Copyright Kein Teil dieser Publikation darf ohne ausdrückliche schriftliche Genehmigung des Herausgebers in irgend einer Form reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden. Bildnachweis Soweit nicht anders angegeben: FIR e. V. an der RWTH Aachen Titelbild David Wilms Weitere Literatur des FIR 2 Unternehmen der Zukunft 2/2011

3 Inhaltsverzeichnis 6 10 Analysieren und Optimieren im Unternehmen der Zukunft Vom Suchen zum Finden Herausforderung Integration Das Smart-Objects-Innovation-Lab des Campus-Clusters Logistik Industrie und FIR gestalten die Zukunft der Logistik im Innovation-Lab Im Smart-Objects-Innovation-Lab arbeiten Industrie und Forschung Hand in Hand zusammen, um neue Konzepte und intelligente informationstechnische Lösungen für innovative Logistikkonzepte zu entwickeln Keiper GmbH & Co. KG: Entwicklung einer standardisierten Bewertungsmethodik für (IT-)Investitionen Analyse und Restrukturierung der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung im Rahmen des Projekt- Controllings Optimale Daten optimale Prozesse Strukturiertes Stammdatenmanagement ist Grundvoraussetzung für hohe Datenqualität und damit auch für Prozesseffizienz Aktuelle Forschungsvorhaben Smart Watts: Im Internet der Energie Mit der intelligenten Kilowattstunde zu mehr Effizienz und Kundennutzen Arbeiten im Smart-Objects-Innovation-Lab Neue Wege der intelligenten Kombination betrieblicher Objekte mit Informationstechnologien Welchen Wert hat Datenqualität? Den Einfluss von Datenqualität und Datenmanagementaktivitäten auf den Unternehmenserfolg erklärbar machen Strukturiertes Vorgehen garantiert den Projekterfolg bei der DMS-Auswahl Das FIR bietet Unterstützung bei Analyse, Auswahl und Einführung des passenden Dokumentenmanagementsystems Smart Wheels: PLM als strategische Erfolgsposition in der Energiewirtschaft Systemisches PLM als neue Gestaltungsdisziplin zum Management von leitungsgebundenen Produkt-Service-Systemen in der Energiewirtschaft Wertbeitrag der IT: Identifizierung der Leistungsfähigkeit der Unternehmens-IT Ein Benchmarking identifiziert den Nutzen der IT-Unterstützung im Maschinen- und Anlagenbau ID-Select: Auswahl von Auto-ID-Technologien ID-Selector-Tool steht im Internet kostenlos zur Verfügung Dokumentenmanagement auf dem Prüfstand Potenzialanalyse des Einsatzes eines Dokumentenmanagementsystems (DMS) bei der Zentis GmbH & Co. KG Projektorientiertes Dokumentenmanagement bei der Carpus+Partner AG Erfassung von Nutzenpotenzialen von DMS im Baugewerbe und Ableitung von Handlungsoptionen Business-Case-Calculation: 3 Schritte zu einer belastbaren und transparenten Entscheidungsvorlage Kompetente und unabhängige Wirtschaftlichkeitsbewertung von prozessbegleitenden Informationstechnologien und -systemen Smart.NRW: Grundlagenentwicklung für RFID-Einsatz auf Umverpackungsebene Mit RFID auf Umverpackungsebene zur echtzeitfähigen Supply-Chain im Handel Eco2cut: Energiemanagement in der Fertigungsindustrie Ein ganzheitliches Bewertungsmodell SISE: Synergetisches, interaktives und selbstorganisiertes E-Learning in Unternehmen des Automobilbaus Durch moderne Web-2.0-Technologie wird im Rahmen des Projekts SISE ein innovatives E-Learning-Portal geschaffen 4 Unternehmen der Zukunft 2/2011

4 EsysPro: Erfolgreich in der Energieberatung Anforderungen und Erwartungen an Inhalt und Umfang einer Energieberatung FINSENY: Future Internet for Smart Energy Design of a future Internet architecture fulfilling existing and evolving smart grid requirements such as increasing penetration of renewables and electric vehicles WivU-Transfer: Prozessorientiertes Wissensmanagement Informationen und Wissen zielgerichtet einsetzen Weiterbildung und Veranstaltungen Technik, Anwendungen, Wirtschaftlichkeit: RFID-Experte in fünfeinhalb Tagen Nach der erfolgreichen Durchführung 2010 befähigt Sie der RWTH- Zertifikatkurs auch 2011 wieder zu einer ganzheitlichen Bewertung des RFID-Einsatzes Seminar Stammdatenmanagement Erster Schritt auf dem Weg zu verbesserter Produktivität durch qualitativ hochwertige Stammdaten Mit Dokumenten- und Wissensmanagement Informationsflüsse effizient gestalten Das FIR veranstaltet Praxistag mit einem Seminar zum Dokumenten- und Wissensmanagement FIR intern Nachruf Professor Dr.-Ing. Rolf Hackstein ist verstorben Das FIR trauert um seinen ehemaligen Institutsdirektor Reger Austausch direkt an der Werkbank Aktive und ehemalige FIRler treffen sich zum Praxisworkshop bei der Interroll Trommelmotoren GmbH Studien, Standards und Publikationen FIR-Edition Studie: Metastudie RFID erscheint in der 4. Auflage Eine umfassende, aktualisierte Analyse FIR-Edition Studie: Metastudie Stammdatenmanagement Den Überblick behalten FIR-Edition Forschung: Wertbeitrag der Unternehmens-IT Branchenweites Benchmarking zur Bewertung der unternehmensindividuellen IT-Unterstützung FIR-Edition Forschung: ID-Select Auto-ID-Einsatzplanung mit dem Technologiekalender Literatur aus dem FIR 70 Seminar RFID im Brauereiwesen Potenziale erkennen, Nutzen bewerten, Chancen ergreifen 80 Termine Aachener ERP-Tage vom Exzellenz in Logistik und IT 72 Nachbericht zur ICE-Konferenz 2011 Internationale Veranstaltung in Aachen zog weltweit Forscher in die Kaiserstadt Unternehmen der Zukunft 2/2011 5

5 Welchen Wert hat Datenqualität? Den Einfluss von Datenqualität und Datenmanagementaktivitäten auf den Unternehmenserfolg erklärbar machen Seit Beginn der elektronischen Informationsverarbeitung ist das Datenmanagement ein höchst relevantes Thema. Es ist bekannt, dass Mängel in der Datengrundlage zu Ineffizienzen in IT und Prozessen führen, jedoch ist es in der Praxis meist unmöglich, den Wertbeitrag von Datenmanagementinitiativen festzustellen. Ziel ist es daher, das Management der Unternehmensdaten nicht als bloßen Kostenfaktor zu betrachten, den es zu minimieren gilt, sondern den weitreichenden Einfluss auf die Prozesse und den Unternehmenserfolg zu verdeutlichen. Hierzu werden am FIR Modelle entwickelt, die diese Wirkungsketten transparent machen. Im digitalen Zeitalter ist es selbstverständlich, Informationstechnologie in jeglichen Unternehmenskontexten zu nutzen. Unternehmen aller Größen vertrauen zunehmend auf IT-Systeme, die immer umfangreicher und komplexer werden [1; 2]. Neue Technologien, wie RFID oder Sensorsysteme, halten Einzug in die IT-Systemlandschaften und ermöglichen einen höheren Grad an Automatisierung und Realtime-Überwachung von Prozessen. Um eine universale und nachhaltige Prozessunterstützung zu gewährleisten, ist die Integration dieser verschiedenen Systeme erforderlich. Somit stellt die Harmonisierung von Unternehmensdaten eine grundsätzliche Herausforderung dar. Häufige Veränderungen in Unternehmensstrukturen, steigende Produkt- und Prozesskomplexität und fehlende Datenpflege führen zu ungewollten Dynamiken innerhalb der Unternehmensdaten [4]. Daraus folgt, dass Datenstrukturen immer heterogener werden und die Qualität der Daten sinkt. Obwohl die strategische Bedeutung von Datenqualität langsam erkannt wird [4], zögern Unternehmen noch mit der Umsetzung von geeigneten Maßnahmen. Ein Grund hierfür ist, dass der Einfluss der Datenqualität auf den Unternehmenserfolg bisher nicht transparent ist. Der Forschungsansatz des FIR soll helfen, die fehlende Transparenz herzustellen und Praktikern die Möglichkeit zu geben, das Kosten-Nutzen- Verhältnis von Datenqualitätsmaßnahmen abzuschätzen. Herausforderungen von Daten- und Informationsqualität Der Begriff Datenqualität beschreibt die Eigenschaft von Daten, die Realität adäquat zu beschreiben. Er stellt besonders die Verlässlichkeit von Daten und Informationen für Planung und Entscheidungsfindung dar. Für viele Unternehmen aber ist das Datenmanagement eher ein notwendiges Übel, das als Aufgabe der IT-Abteilung gesehen wird. Meist ist nicht bekannt, was Datenqualität im jeweiligen Kontext wirklich bedeutet und welches Maß davon notwendig ist. Dies führt oft dazu, dass nur die Kosten von datenqualitätssteigernden Maßnahmen gesehen werden, nicht jedoch deren Nutzen. Somit bleibt das Niveau der Datenqualität auf einem wirtschaftlich unbefriedigenden Niveau. Daher strebt das FIR an, den Einfluss von Daten- und verfahren auf die allgemeine Geschäftsperformance transparenter zu machen. Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen Abbildung 1: Einfluss des Datenmanagements auf den Unternehmenserfolg 18 Unternehmen der Zukunft 2/2011

6 Analysieren und Optimieren UdZ aufgestellt, der die zu berücksichtigenden Aspekte strukturiert (siehe Abbildung 1, S. 18). Gestaltungsfelder des Datenmanagements Zunächst muss eine Strategie für das Themenfeld Datenmanagement entwickelt werden, welche die Zielsetzung enthält, Rahmenbedingungen festlegt und die Passung zur allgemeinen Unternehmensstrategie sicherstellt. Im Bereich der Organisation müssen Rollen und Aufgaben für den Bereich Datenmanagement definiert werden. Darüber hinaus ist die konkrete Umsetzung im Unternehmen zu bestimmen, z. B. zentrales Datenmanagement vs. dezentrale Verantwortung. Die Systemebene umfasst die informationstechnische Realisierung. Es muss definiert werden, welche Anwendung als Basisapplikation fungiert, wo Datenelemente bearbeitet werden können und welche nur Informationen nutzen. Hierdurch kann das Auftreten von redundanten und inkonsistenten Daten vermieden werden. Darüber hinaus muss auch die Datenstruktur unternehmensweit einheitlich umgesetzt werden. Daten und Informationsqualität Der Abschnitt Daten und Informationsqualität definiert allgemeine relevante Qualitätsdimensionen, die auf alle Arten von unterschiedlichen Daten angewandt werden können, sowie einschlägige Metriken, um sie zu messen. Somit erhalten Unternehmen die Möglichkeit, den aktuellen Stand der Datenqualität zu bewerten, Problembereiche zu identifizieren und die Entwicklung der Datenqualität über die Zeit zu verfolgen. Gesamtkapitalrentabilität. Diese Effekte gilt es sichtbar zu machen. Fazit Das FIR wird zukünftig in diversen Projekten das Thema Datenqualität und deren Auswirkung auf den Geschäftserfolg erforschen. Diese Arbeiten werden dazu beitragen, der Praxis ein Methodenset an die Hand zu geben, um die Datenqualität und die organisatorische Ausgestaltung des Datenmanagements zu bewerten und gezielt Handlungsfelder und Maßnahmen abzuleiten, um den Wertbeitrag der Unternehmensressource Daten" nachhaltig zu steigern. Zur Teilnahme an hiermit verbundenen Arbeitskreisen sind alle interessierten Unternehmen herzlich eingeladen. Weitere Informationen finden Sie unter Literatur [1] Otto, B., Hüner, K. M.: Funktionsarchitektur für unternehmensweites Stammdatenmanagement Bericht-Nr. BE HSG/CC CDQ/14. Universität St. Gallen, [2] Zabel, U., Schubert, U., Krause K. H.: Studie zum Entwicklungsstand des Stamm-datenmanagements in der deutschen Industrie. Darstellung und Analyse der Umfrageergebnisse. aseaco UnternehmensberatungsAG, Groß Gerau [3] Gantz, J. F. et al.: The Diverse and Exploding Digital Universe. IDC Whitepaper, [4] Forbes: Managing Information in the Enterprise: Perspectives for Business Leaders. SAP, Unternehmensprozesse Die Auswirkungen von Datenqualität auf Geschäftsprozesse zu bewerten, ist nur dann möglich, wenn die Nutzung der Daten innerhalb der Prozesse transparent ist. Daher ist es erforderlich, basierend auf den Daten- und Informationsflüssen innerhalb der Prozesse qualitätsbezogene Störgrößen zu identifizieren und zu klassifizieren. Unternehmenserfolg Letztlich gilt es, die Konsequenzen von suboptimaler Prozessleistung aufgrund von Datenqualitätsproblemen am Unternehmenserfolg sichtbar zu machen. Dies soll durch definierte Wirkungsketten sichergestellt werden. Beispielsweise werden die Logistikkosten von Lagerhaltungsprozessen beeinflusst, wobei Fehler in Materialstammdaten zu einem falschen Lagerbestand von Produkten führen können. Dies reduziert übergeordnete Erfolgsgrößen wie die Dipl.-Kfm. Eric Naß (li.) FIR, Bereich Leiter Fachgruppe Informationslogistik Tel.: Dipl.-Inform. Marcel Scheibmayer (mi.) FIR, Bereich Fachgruppe Informationslogistik Tel.: Darinka Reibnitz (re.) FIR, Bereich Studentische Hilfskraft Unternehmen der Zukunft 2/